关于两类特殊矩阵快速算法的几点注记

本文讨论了Toeplitz矩阵、Vandermonde矩阵以及两类特殊多项式矩阵乘积的快速算法以及(分块)三角形矩阵的有关计算问题的时间界,所得结果改进和拓广了有关文献的结论。     

两类广义卷积

把定义在半直线 R+=[0,∞)上概率测度的广义卷积推广到了紧空间 +=[0,∞]上.讨论了与连续性、单位元有关的性质.根据单位元的可能性,导出了两类广义卷积,研究了它们之间的关系.比较了本文所用的推广方法与 Urbanik 的推广方法之间的联系.     

基于分组划分的形态学异联想记忆研究

在输入模式无噪声的情况下,形态学异联想记忆不能够保证完全回忆记忆,针对这个瑕疵,提出了一种新的思路和方法——分组划分.该方法将原有输入模式对进行分组,逐一对分组后的模式对集合进行形态学操作计算,由局部到整体,进而实现形态学异联想记忆的完全回忆记忆.     

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

S12交换机EC7.4版用户分组

从源的分析、字冠分析、任务单元定义3个方面,阐述了S12交换机EC7.4版的用户分组问题。     

紧李群上的卷积

利用紧李群G上一类卷积算子的自伴性和紧性,给出了L^2（G）的一种分解,并利用此分解方式回到了S^1上经典的Fourier分析,将泛函分析、李群、Fourier分析联系起来.     

非相参三点源有源诱偏下反辐射导弹落点分布研究

多点源诱偏技术是对抗反辐射导弹（ARM）的有效手段．以ARM攻击过程的二分组理论和双点源诱偏的仿真结果为依据,对等功率三点源诱偏的2种经典布局ARM落点整体分布进行分析和预测．通过对仿真所得ARM落点图及其几何处理结果进行对照分析,验证了这种分析和预测的正确性,为通信辐射源附近的物资、人员的布设提供一定的参考．     

关于对偶余代数的注记

给出了一个对偶余代数问题的反例．作为反射代数的一个应用,建立了从卷积代数 Ｈｏｍ（ Ｃ, Ａ） 到余代数张量的对偶代数（ Ｃ  Ａ°）  的同构映射